1) Анализ популярных методов идентификации личности по биометрическим характеристикам лица 2) Анализ технологий и систем идентификации личности по биометрическим характеристикам лица

• Номер работы:
  1433729
• Раздел:
  Все работы   →   Статьи   →   Информационные технологии
• Год добавления:
  19.12.2024 г.
• Объем работы:
  20 стр.
• Содержание:
  Аннотация. В данной статье рассматриваются популярные методы распознавания лиц идентификации личности по биометрическим характеристикам лица. Описаны технологии управления распознаванием лиц и различные подходы к реализации таких алгоритмов.
  Ключевые слова: распознавание лиц, идентификация личности, биометрическая идентификация, методы биометрической идентификации
  .................................................
  Расширение спектра сфер, в которых применяются технологии с идентификацией личности по биометрическим характеристикам лица, привело к росту популярности тематики и развитию новых методов. Вышедшая из криминалистики технология хорошо зарекомендовала себя в области маркетинга и обеспечения безопасности. При этом разные сферы работы метода идентификации личности по биометрическим характеристикам лица диктуют свои правила оценки эффективности технологии распознавания и возможности ее применения в реальных условиях.
  ...........................................
  Список использованных источников
  1. Hangaragi S. Face Detection and Recognition Using Face Mesh and Deep Neural Network / S. Hangaragi, T. Singh, N. Neelima // Procedia Computer Science. – 2023. – V. 218. – P. 741-749.
  2. Borkar Y. Comparison of Real-Time Face Detection and Recognition Algorithms / Y. Borkar, R. Mascarenhas, S. Tambadkar, J. P. Gawande // International Conference on Automation, Computing and Communication 2022 (ICACC-2022). – 2022. – V. 44. – P. 1741-1743.
  .......................................................
  Аннотация. В данной статье рассматриваются технологии распознавания лиц и системы идентификации личности по биометрическим характеристикам лица. Описаны технологии управления распознаванием лиц и различные подходы к реализации таких алгоритмов, а также системы их использующие.
  Ключевые слова: распознавание лиц, идентификация личности, биометрическая идентификация, системы распознавания лиц
  ....................................................
  Интеграция технологий распознавания лиц в различные системы управления контроля доступа, мониторинга посещаемости, учета выполнения правил безопасности и многих других позволила в значительной мере повысить эффективность систем принятия решений, используемых в этих случаях.
  Особенностью таких систем является необходимость организации работы в реальном времени, что в значительной мере затрудняет использование сложных и эффективных математических алгоритмов с высоким уровнем достоверности.
  .............................................
  Список использованных источников
  1. Hangaragi S. Face Detection and Recognition Using Face Mesh and Deep Neural Network / S. Hangaragi, T. Singh, N. Neelima // Procedia Computer Science. – 2023. – V. 218. – P. 741-749.
  2. Borkar Y. Comparison of Real-Time Face Detection and Recognition Algorithms / Y. Borkar, R. Mascarenhas, S. Tambadkar, J. P. Gawande // International Conference on Automation, Computing and Communication 2022 (ICACC-2022). – 2022. – V. 44. – P. 1741-1743.
• Выдержка из работы:
  Некоторые тезисы из работы по теме 1) Анализ популярных методов идентификации личности по биометрическим характеристикам лица
  2) Анализ технологий и систем идентификации личности по биометрическим характеристикам лица
  Аннотация. В данной статье рассматриваются популярные методы распознавания лиц идентификации личности по биометрическим характеристикам лица. Описаны технологии управления распознаванием лиц и различные подходы к реализации таких алгоритмов.
  Ключевые слова: распознавание лиц, идентификация личности, биометрическая идентификация, методы биометрической идентификации
  .................................................
  Расширение спектра сфер, в которых применяются технологии с идентификацией личности по биометрическим характеристикам лица, привело к росту популярности тематики и развитию новых методов. Вышедшая из криминалистики технология хорошо зарекомендовала себя в области маркетинга и обеспечения безопасности. При этом разные сферы работы метода идентификации личности по биометрическим характеристикам лица диктуют свои правила оценки эффективности технологии распознавания и возможности ее применения в реальных условиях.
  ...........................................
  Список использованных источников
  1. Hangaragi S. Face Detection and Recognition Using Face Mesh and Deep Neural Network / S. Hangaragi, T. Singh, N. Neelima // Procedia Computer Science. – 2023. – V. 218. – P. 741-749.
  2. Borkar Y. Comparison of Real-Time Face Detection and Recognition Algorithms / Y. Borkar, R. Mascarenhas, S. Tambadkar, J. P. Gawande // International Conference on Automation, Computing and Communication 2022 (ICACC-2022). – 2022. – V. 44. – P. 1741-1743.
  .......................................................
  Аннотация. В данной статье рассматриваются технологии распознавания лиц и системы идентификации личности по биометрическим характеристикам лица. Описаны технологии управления распознаванием лиц и различные подходы к реализации таких алгоритмов, а также системы их использующие.
  Ключевые слова: распознавание лиц, идентификация личности, биометрическая идентификация, системы распознавания лиц
  ....................................................
  Интеграция технологий распознавания лиц в различные системы управления контроля доступа, мониторинга посещаемости, учета выполнения правил безопасности и многих других позволила в значительной мере повысить эффективность систем принятия решений, используемых в этих случаях.
  Особенностью таких систем является необходимость организации работы в реальном времени, что в значительной мере затрудняет использование сложных и эффективных математических алгоритмов с высоким уровнем достоверности.
  .............................................
  Список использованных источников
  1. Hangaragi S. Face Detection and Recognition Using Face Mesh and Deep Neural Network / S. Hangaragi, T. Singh, N. Neelima // Procedia Computer Science. – 2023. – V. 218. – P. 741-749.
  2. Borkar Y. Comparison of Real-Time Face Detection and Recognition Algorithms / Y. Borkar, R. Mascarenhas, S. Tambadkar, J. P. Gawande // International Conference on Automation, Computing and Communication 2022 (ICACC-2022). – 2022. – V. 44. – P. 1741-1743.